“डेटा वैज्ञानिक” शीर्षक से परे डेटा साइंस भूमिकाएँ

2011 में, Harvard Business Review ने डेटा साइंस को “21वीं सदी की सबसे आकर्षक नौकरी” बताया था। तब से डेटा साइंस की मांग लगातार बढ़ी है। Fortune ने रिपोर्ट किया कि डेटा वैज्ञानिकों की नौकरियों में 2016 से 480% की वृद्धि हुई। यह वृद्धि इतनी बड़ी रही है कि 2020 तक भी 2,50,000 डेटा साइंस पेशेवरों की कमी बनी हुई थी।

दुर्भाग्यवश, जो लोग डेटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं, वे हतोत्साहित हो सकते हैं। किसी डेटा साइंस जॉब डिस्क्रिप्शन पर एक नज़र डालते ही कौशलों की एक लंबी और चुनौतीपूर्ण सूची दिखती है। डेटा साइंस पदों के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा के कारण कई आवेदकों को अपने सपनों की नौकरियों से भी निराशा मिली है।

फिर भी, बहुत से लोग नहीं समझते कि एक डेटा वैज्ञानिक का करियर पथ रेखीय होना ज़रूरी नहीं है। जिन नौकरियों का शीर्षक “डेटा वैज्ञानिक” नहीं है, वे भी आपको बहुमूल्य डेटा साइंस कौशल सिखा सकती हैं! इन कौशलों में सांख्यिकी, डेटा प्रबंधन, मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग, व्यावसायिक समझ और स्टोरीटेलिंग शामिल हैं—जो एक डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक हैं।

यहाँ कुछ भूमिकाएँ दी गई हैं जो डेटा वैज्ञानिक बनने के आपके लक्ष्य की ओर एक सेतु का काम कर सकती हैं। ये तकनीकी और गैर-तकनीकी भूमिकाएँ आपको इस उद्योग में प्रवेश करने में मदद कर सकती हैं।

गैर-तकनीकी डेटा भूमिकाएँ

डेटा/एनालिटिक्स ट्रांसलेटर 

McKinsey द्वारा “नई अनिवार्य भूमिका” कहा गया, एक एनालिटिक्स ट्रांसलेटर बिज़नेस लीडर्स को उनकी व्यावसायिक समस्याओं की प्राथमिकता तय करने में मदद करता है, और फिर इन लक्ष्यों को डेटा पेशेवरों तक पहुँचाता है। एनालिटिक्स ट्रांसलेटर बिज़नेस लीडर्स से सहमति हासिल करता है और सुनिश्चित करता है कि डेटा टीमों द्वारा बनाया गया समाधान वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करे। 

“आप लगातार तकनीकी अवधारणाओं को सरल बना रहे होते हैं और सभी को एक ही भाषा में बात करने में सक्षम बना रहे होते हैं,” Fortive में तकनीकी विश्लेषक Gruschow ने अपनी भूमिका का वर्णन करते हुए कहा। McKinsey के अनुसार, एक अच्छे एनालिटिक्स ट्रांसलेटर में उद्यमी मानसिकता, बेहतरीन परियोजना प्रबंधन कौशल, और सामान्य तकनीकी समझ होनी चाहिए (हालाँकि प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता वैकल्पिक है)। यदि आपके पास ये कौशल हैं, तो एनालिटिक्स ट्रांसलेटर की भूमिका आपके लिए उपयुक्त हो सकती है। 

डेटा साइंस प्रोडक्ट मैनेजर

डेटा साइंस प्रोडक्ट मैनेजर (PM) अवधारणा से लॉन्च तक डेटा साइंस उत्पादों के रोडमैप के स्वामी होते हैं। वे बिज़नेस टीमों के साथ मिलकर पहचानते हैं कि डेटा साइंस से किन व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान किया जा सकता है। इसके बाद PM डेटा पेशेवरों और डेवलपर्स के साथ मिलकर उत्पाद आवश्यकताएँ तैयार करते हैं, उत्पाद विकास की निगरानी करते हैं, और सफलता मीट्रिक्स परिभाषित करते हैं।

एक प्रोडक्ट मैनेजर विविध हितधारकों के समूह से लगातार संवाद में रहता है (स्रोत)

प्रत्येक कंपनी का अपना अनूठा डेटा साइंस उत्पाद होता है। किसी बिज़नेस इंटेलिजेंस कंपनी में डेटा साइंस प्रोडक्ट मैनेजर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के विकास की निगरानी कर सकता है, जबकि किसी स्ट्रीमिंग कंपनी में दूसरा प्रोडक्ट मैनेजर इन-ऐप रिकमेंडेशन फ़ीचर के रोडमैप का स्वामी हो सकता है। जिन लोगों में हितधारक प्रबंधन की समझ और डेटा साइंस का व्यापक ज्ञान है, वे इस भूमिका के लिए उपयुक्त माने जाते हैं। 

डेटा स्ट्रैटेजी कंसल्टेंट 

डेटा स्ट्रैटेजी कंसल्टेंट ऐसी डेटा रणनीतियाँ डिज़ाइन, निर्मित और लागू करते हैं जो व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार लाएँ। कंसल्टेंट्स बिज़नेस लीडर्स के साथ मिलकर कंपनी की डेटा क्षमताओं का आकलन करते हैं और डेटा-चालित संगठन बनने के लिए रोडमैप सुझाते हैं।

कंसल्टेंट यह पहचानता है कि कंपनियाँ अपनी समस्याओं को हल करने के लिए डेटा प्रौद्योगिकियों का कैसे उपयोग कर सकती हैं। रणनीति कंपनी की परिपक्वता स्तर के अनुसार भिन्न हो सकती है। किसी नई संस्था के लिए, कंसल्टेंट डेटा प्रबंधन और गवर्नेंस टूल लागू करने का सुझाव दे सकता है। किसी परिपक्व संस्था के लिए, कंसल्टेंट नवीन क्लाउड समाधानों के उपयोग की सिफारिश कर सकता है। जिनके पास पूर्व परामर्श अनुभव है, उन्हें यह भूमिका आकर्षक लग सकती है। साथ ही, विभिन्न डेटा फ़्रेमवर्क (जैसे डेटा गवर्नेंस, डेटा मैनेजमेंट, बिज़नेस इंटेलिजेंस, एडवांस्ड एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म) का व्यावहारिक ज्ञान रखने वालों के लिए यह भूमिका और भी उपयुक्त है। 

टेक्निकल प्रोजेक्ट मैनेजर

टेक्निकल प्रोजेक्ट मैनेजर तकनीकी डेटा साइंस परियोजनाओं की योजना बनाते हैं, उन्हें संगठित करते हैं और उनका संचालन करते हैं। प्रोजेक्ट मैनेजर किसी परियोजना के संसाधनों का प्रबंधन करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उसे समय पर, बजट के भीतर और तय दायरे में पूरा किया जाए। 

चूँकि प्रोजेक्ट मैनेजर अवधारणा से लेकर लॉन्च तक परियोजना की निगरानी करते हैं, उनकी भूमिका काफ़ी विविध होती है। वे परियोजना का खाका बनाते हैं, कार्यों का निर्धारण करते हैं, विभिन्न चरणों का मूल्यांकन करते हैं, हितधारकों से संवाद करते हैं, और प्रोडक्ट विज़न का प्रबंधन करते हैं। क्रॉस-फ़ंक्शनल प्रोजेक्ट टीमों का प्रबंधन करने के लिए वे Scrum और Agile जैसी विकास पद्धतियों का उपयोग करते हैं। 

एजाइल पद्धति (स्रोत)

टेक्निकल प्रोजेक्ट मैनेजर की भूमिका उन लोगों के लिए उपयुक्त है जिनके पास पूर्व प्रबंधकीय अनुभव हो। डेटा साइंस, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग या UI/UX जैसी तकनीकी पृष्ठभूमि वाले उम्मीदवारों को टेक्निकल PM की भूमिका पाने में बढ़त मिल सकती है। 

टेक्निकल राइटर 

जैसे-जैसे डेटा साइंस उत्पादों की संख्या और पैमाना बढ़ता है, वैसे-वैसे तकनीकी डाक्यूमेंटेशन की ज़रूरत भी बढ़ती है। संक्षिप्त और उपयुक्त डाक्यूमेंटेशन डेवलपर के लिए अंतिम उपयोगकर्ताओं को निर्देश संप्रेषित करने का सबसे अच्छा तरीका है।

Twilio द्वारा तकनीकी डाक्यूमेंटेशन का उदाहरण (स्रोत)

एक टेक्निकल राइटर इसी कमी को पूरा करते हुए गेटिंग-स्टार्टेड गाइड, गहन उत्पाद डाक्यूमेंटेशन, और तकनीकी उत्पादों पर API संदर्भ सामग्री प्रदान करता है। वे डाक्यूमेंटेशन की रूपरेखा बनाने के लिए डेवलपमेंट इंजीनियरों, प्रोडक्ट मैनेजरों और प्रोग्राम मैनेजरों के साथ निकट सहयोग भी करते हैं। टेक्निकल राइटर्स की तकनीकी पृष्ठभूमि होनी चाहिए ताकि वे तकनीकी टीमों से आसानी से संवाद कर सकें। यदि आप तकनीकी लेखन करना चाहते हैं, तो नौकरी खोज शुरू करने से पहले आप अपने तकनीकी लेखन के नमूने अपने पोर्टफोलियो में शामिल करना चाहेंगे। 

तकनीकी डेटा भूमिकाएँ

बिज़नेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट

बिज़नेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग कर संगठनों को डेटा-चालित व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है। BI एनालिस्ट का रोज़मर्रा का काम प्रमुख डेटा की व्याख्या कर इनसाइट्स निकालना होता है। इन इनसाइट्स को संप्रेषित करने के लिए, BI एनालिस्ट डैशबोर्ड्स या प्रेज़ेंटेशन स्लाइड्स के रूप में मीट्रिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन तैयार रखते हैं। इस प्रकार, एक BI एनालिस्ट डेटाबेस टूल्स (SQL), बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स (जैसे Tableau) और स्प्रेडशीट टूल्स (जैसे Excel) में दक्ष होता है।

BI एनालिस्ट्स के लिए एक रोमांचक परियोजना मौजूदा रिपोर्टिंग प्रक्रियाओं का स्वचालन करना है। उदाहरण के लिए, HelloFresh में BI एनालिस्ट्स ने रीयल-टाइम डैशबोर्ड्स बनाकर मैनुअल डेटा रिपोर्टिंग की ज़रूरत को समाप्त कर दिया। इसके बाद मार्केटिंग टीम ने इन रिपोर्ट्स का उपयोग अभियानों को अनुकूलित करने में किया, जिससे ग्राहक रिटेंशन बेहतर हुआ।

PowerBI डैशबोर्ड का उदाहरण

डेटा एनालिस्ट

डेटा एनालिस्ट कई मायनों में BI एनालिस्ट के समान होता है। BI एनालिस्ट की तरह, डेटा एनालिस्ट भी सटीक व्यावसायिक मीट्रिक्स प्रदान करने और हितधारकों के लिए ऐसी इनसाइट्स निकालने के लिए ज़िम्मेदार होता है जिनके आधार पर डेटा-चालित निर्णय लिए जा सकें। 

कुछ कंपनियों में, डेटा एनालिस्ट एडवांस्ड एनालिटिक्स परियोजनाओं में भी शामिल हो सकता है। ऐसी परियोजनाओं में डेटा एनालिस्ट को प्रोडक्ट, बिज़नेस और इंजीनियरिंग टीमों के साथ साझेदारी कर प्रमुख व्यावसायिक निर्णयों को आगे बढ़ाना पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, किसी डेटा एनालिस्ट को ग्राहक सेगमेंटेशन बनाने का कार्य सौंपा जा सकता है, जिसका उपयोग सेगमेंट-विशिष्ट रणनीतियाँ बनाने में किया जा सके।

डेटा एनालिस्ट ग्राहक सेगमेंटेशन कर सकते हैं (स्रोत)

काम के दायरे पर निर्भर करते हुए, डेटा एनालिस्ट को SQL, BI टूल्स और स्प्रेडशीट टूल्स के साथ-साथ किसी प्रोग्रामिंग भाषा (जैसे Python या R) का ज्ञान भी होना पड़ सकता है। सांख्यिकी का ठोस ज्ञान एडवांस्ड एनालिटिक्स परियोजनाओं पर काम करते समय डेटा एनालिस्ट की मदद करेगा। 

मार्केटिंगऑप्स एनालिस्ट

मार्केटिंग ऑपरेशंस एनालिस्ट मार्केटिंग प्रक्रियाओं को लागू करता है और मार्केटिंग प्रदर्शन का विश्लेषण करता है। इन प्रक्रियाओं में CRM सॉफ़्टवेयर के माध्यम से लीड मैनेजमेंट और कस्टमर एंगेजमेंट शामिल हो सकते हैं। मार्केटिंग एनालिस्ट ग्राहक और आपूर्तिकर्ता डेटा का विश्लेषण कर अवसरों की खोज करते हैं और मार्केटिंग प्रक्रियाओं को अनुकूलित करते हैं। उदाहरण के लिए, कोई एनालिस्ट फ़नल विश्लेषण कर ग्राहक रूपांतरण प्रक्रिया की सबसे कमज़ोर कड़ी खोज सकता है। 

फ़नल विश्लेषण का उदाहरण (स्रोत: Clevertap) 

इसके अलावा, मार्केटिंग ऑप्स एनालिस्ट मार्केटिंग प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए परिकल्पना परीक्षण कर सकते हैं। उचित A/B टेस्टिंग के साथ, कोई एनालिस्ट यह पता लगा सकता है कि ईमेल शीर्षकों में इमोजी जोड़ने से युवा दर्शकों में क्लिकथ्रू रेट में उल्लेखनीय सुधार होता है। यह भूमिका मार्केटिंग की समझ रखने वालों के लिए बेहतरीन सीढ़ी है। यह नए स्नातकों के लिए भी आदर्श है, क्योंकि NCSU की रिपोर्ट के अनुसार मार्केटिंग ऑप्स एनालिस्ट की 45% तक पोस्टिंग्स में 2 साल से कम अनुभव की माँग होती है और 80% पोस्टिंग्स में स्नातक की डिग्री आवश्यक होती है।

फ़ाइनेंशियल एनालिस्ट

फ़ाइनेंशियल एनालिस्ट वित्तीय डेटा की जाँच करते हैं, निवेश के अवसरों की पहचान करते हैं, और व्यावसायिक सिफारिशों के परिणामों का मूल्यांकन करते हैं। विशेष रूप से, वे व्यापक आर्थिक कारकों, सूक्ष्म आर्थिक परिस्थितियों और कंपनी की बुनियादी बातों के बीच अंतःक्रिया का विश्लेषण करते हैं। वित्तीय आँकड़े फ़ाइनेंशियल एनालिस्ट का मुख्य आधार होते हैं। कंपनी की सेहत का आकलन करने के लिए वे ग्रॉस मार्जिन, नेट मार्जिन, ग्रोथ रेट, रिटर्न ऑन इक्विटी और अर्निंग्स पर शेयर जैसे मीट्रिक्स का परीक्षण करते हैं। 

एनालिस्ट सांख्यिकीय तरीकों (जैसे रिग्रेशन एनालिसिस) और उन्नत वित्तीय मॉडलिंग (जैसे डिस्काउंटेड कैश फ़्लो एनालिसिस) का उपयोग करके कंपनी के भविष्य के प्रदर्शन और मूल्य का अनुमान भी लगाते हैं।  

फ़ाइनेंशियल एनालिस्ट द्वारा किए गए साधारण रिग्रेशन विश्लेषण का उदाहरण (स्रोत)

Investopedia के अनुसार, स्नातक डिग्री—वरीयता से अकाउंटिंग, इकोनॉमिक्स, फ़ाइनेंस, या सांख्यिकी—या MBA रखने वालों के फ़ाइनेंशियल एनालिस्ट बनने की अच्छी संभावना होती है।

मशीन लर्निंग इंजीनियर (MLE)

LinkedIn के अनुसार, 2022 में MLE सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले 25 नौकरी शीर्षकों में से एक है। MLEs मशीन लर्निंग मॉडलों को डिज़ाइन, निर्माण और प्रोडक्शन में लागू करते हैं। इसलिए, वे मॉडल आर्किटेक्चर डिज़ाइन करने, मशीन लर्निंग पाइपलाइनों का संचालन करने, और प्रोडक्शन में ML समाधानों की निगरानी करने में दक्ष होते हैं। 

उदाहरण के लिए, किसी राइड-हेलिंग कंपनी में काम करने वाला MLE यह मॉनिटर कर सकता है कि प्रोडक्शन मैचमेकिंग AI को किसी ड्राइवर को राइडर से मिलाने में कितना समय लग रहा है। MLE डेटा वैज्ञानिकों के साथ काम करता है ताकि यह समय पूर्व-परिभाषित सीमा से अधिक न हो। यह भूमिका मजबूत प्रोग्रामिंग क्षमता रखने वालों, जैसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियर या डेटा इंजीनियर, के लिए उपयुक्त है। MLEs को गणित और सांख्यिकी में मजबूत नींव के साथ मशीन लर्निंग मॉडलों की ठोस समझ भी होनी चाहिए। 

अपना डेटा करियर बनाएँ 

उत्साही नौकरी तलाशने वाले जो केवल डेटा वैज्ञानिक की भूमिका पर केंद्रित रहते हैं, वे अपनी खोज में इन नौकरी शीर्षकों को नज़रअंदाज कर सकते हैं। हमारी सलाह? यदि आप नौकरी पर रहते हुए डेटा साइंस कौशल सीख सकते हैं, तो डेटा वैज्ञानिक से परे नौकरी शीर्षकों को अपनाने से न घबराएँ। जैसा कि Steve Jobs ने खूबसूरती से कहा, “आप आगे देखते हुए बिंदुओं को नहीं जोड़ सकते... इसलिए आपको भरोसा करना होगा कि ये बिंदु भविष्य में किसी तरह जुड़ जाएँगे।”

यह लेख मूल रूप से DataCamp Certified Community पर प्रकाशित हुआ था, जो उन सभी शिक्षार्थियों का विशेष मंच है जिन्होंने DataCamp का कोई एक प्रमाणन सफलतापूर्वक पूरा किया है। डेटा उद्योग में सबसे आगे बने रहने में मदद करने वाली और अधिक सामग्रियों तक पहुँच पाने के लिए आज ही प्रमाणित हों!